論文の概要: A quantum segmentation algorithm based on local adaptive threshold for
NEQR image
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11953v1
- Date: Mon, 2 Oct 2023 04:01:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 15:59:13.186284
- Title: A quantum segmentation algorithm based on local adaptive threshold for
NEQR image
- Title（参考訳）: NEQR画像の局所適応しきい値に基づく量子分割アルゴリズム
- Authors: Lu Wang, Wenjie Liu
- Abstract要約: アルゴリズムの複雑さは$O(n2+q)$に縮めることができるが、これは古典的なアルゴリズムに比べて指数的なスピードアップである。
この実験はIBM Qを用いて、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)時代のアルゴリズムの実現可能性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.798738743268923
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The classical image segmentation algorithm based on local adaptive threshold
can effectively segment images with uneven illumination, but with the increase
of the image data, the real-time problem gradually emerges. In this paper, a
quantum segmentation algorithm based on local adaptive threshold for NEQR image
is proposed, which can use quantum mechanism to simultaneously compute local
thresholds for all pixels in a gray-scale image and quickly segment the image
into a binary image. In addition, several quantum circuit units, including
median calculation, quantum binarization, etc. are designed in detail, and then
a complete quantum circuit is designed to segment NEQR images by using fewer
qubits and quantum gates. For a $2^n\times 2^n$ image with q gray-scale levels,
the complexity of our algorithm can be reduced to $O(n^2+q)$, which is an
exponential speedup compared to the classic counterparts. Finally, the
experiment is conducted on IBM Q to show the feasibility of our algorithm in
the noisy intermediate-scale quantum (NISQ) era.
- Abstract（参考訳）: 局所適応しきい値に基づく古典的画像分割アルゴリズムは、照明の不均一な画像の分割を効果的に行うことができるが、画像データの増加に伴い、リアルタイム問題は徐々に現れる。
本稿では,neqr画像に対する局所適応閾値に基づく量子セグメンテーションアルゴリズムを提案する。量子機構を用いて,グレースケール画像中の全画素の局所しきい値を同時に計算し,高速に2値画像にセグメンテーションする。
さらに、中央値計算、量子二乗化などを含むいくつかの量子回路ユニットを詳細に設計し、量子回路はより少ない量子ビットと量子ゲートを用いてneqr画像をセグメント化するように設計されている。
qグレースケールのレベルを持つ2^n\times 2^n$の画像では、アルゴリズムの複雑さをo(n^2+q)$に減らすことができる。
最後に、この実験はIBM Qを用いて、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)時代のアルゴリズムの実現可能性を示す。
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